跟我一起學scikit-learn13：查準率和召回率

有時候，模型準確性並不能評價一個算法的好壞。比如針對癌症篩選算法，據統計，普通腫瘤中癌症的概率是0.5%。有個機器學習算法，測試得出的準確率是99.2%，錯誤率是0.8%。這個算法到底是好還是壞呢？如果努力改進算法，最終得出的準確率是99.5%，錯誤率是0.5%，模型到底是變好了還是變壞了呢？ 坦白講，如果單純從模型準確性的指標上很難判斷到底是變好了還是變壞了。因爲這個事情的先驗概率太低了，假如寫

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